ЗНАЙ (ZNAI)

Система оценки профессиональных компетенций

РУКОВОДСТВО АДМИНИСТРАТОРА

Версия 1.8.2 Март 2026

Содержание

1. Введение
2. Требования к окружению
3. Установка и развёртывание системы
   1. 3.1. Подготовка окружения
   2. 3.2. Установка на Linux
   3. 3.3. Установка на Windows
   4. 3.4. Конфигурация обратного прокси
4. Первоначальная настройка
   1. 4.1. Первый вход в систему
   2. 4.2. Смена пароля администратора
   3. 4.3. Настройка LLM-провайдеров
   4. 4.4. Настройка промптов ИИ
   5. 4.5. Создание пользователей
5. Создание установочного архива
   1. 5.1. Подготовка дистрибутива для Linux
   2. 5.2. Подготовка дистрибутива для Windows
   3. 5.3. Инструкция по установке из архива
6. Управление системой
   1. 6.1. Управление пользователями и тарифами
   2. 6.2. Управление картами компетенций
   3. 6.3. Управление вопросами
   4. 6.4. Мониторинг и просмотр результатов
7. Резервное копирование и восстановление
8. Обновление системы
9. Устранение неполадок

1. Введение

Настоящее руководство предназначено для администраторов системы оценки профессиональных компетенций ЗНАЙ (ZNAI). Документ содержит исчерпывающую информацию по установке, настройке и сопровождению системы на серверах под управлением операционных систем Linux и Windows.

Система ЗНАЙ предназначена для комплексной оценки компетенций сотрудников организаций различных сфер деятельности. Она обеспечивает объективную оценку уровня специалистов по картам компетенций, определяет соответствие грейдам, формирует персонализированные планы развития с использованием искусственного интеллекта и предоставляет инструменты для управления процессом оценки через административную панель.

Руководство охватывает следующие основные задачи администратора:

• Развёртывание системы на сервере (Linux или Windows)
• Первоначальная настройка и конфигурация параметров
• Создание установочного архива для тиражирования системы
• Управление пользователями, картами компетенций и вопросами
• Настройка интеграции с LLM-провайдерами для оценки ответов
• Мониторинг работы системы и устранение неполадок
• Резервное копирование и восстановление данных

Для работы с данным руководством администратор должен обладать базовыми навыками работы с командной строкой Linux или Windows, понимать принципы работы веб-приложений и иметь представление о системе управления базами данных SQLite.

2. Требования к окружению

Перед началом установки необходимо убедиться, что серверное окружение соответствует приведённым ниже требованиям. Несоблюдение минимальных требований может привести к нестабильной работе системы или невозможности её запуска.

2.1. Программное обеспечение

Система ЗНАЙ реализована на платформе Node.js с использованием фреймворка Next.js и системы управления базами данных SQLite. Для функционирования системы необходимо следующее программное обеспечение:

Компонент	Минимальная версия	Рекомендуемая версия
Node.js	20.0.0	22.x LTS
Bun (пакетный менеджер)	1.3.10	1.2.x
npm (альтернатива Bun)	10.0.0	10.x
SQLite	3.0.0	3.45.x

Внимание: Вин версии 1.3.10 и выше обязателен для корректной установки зависимостей. В более старых версиях флаг --production=false не поддерживается, что может привести к ошибкам при сборке.

2.2. Операционная система

Система ЗНАЙ является кроссплатформенным приложением и может быть развёрнута на серверах под управлением следующих операционных систем:

Linux (рекомендуется для промышленной эксплуатации):

• Ubuntu 22.04 LTS / 24.04 LTS
• Debian 12 и выше
• CentOS Stream 9 и выше
• RHEL 9 и выше

Windows:

• Windows Server 2019 и выше
• Windows 10/11 Pro

2.3. Аппаратные требования

Ресурсы сервера должны обеспечивать обработку запросов пользователей и выполнение обращений к LLM-провайдерам. Рекомендуемые параметры зависят от режима использования:

Параметр	Разработка (Development)	Промышленная эксплуатация (Production)
Процессор (CPU)	2 ядра	4 ядра и выше

2.4. Сетевые требования

Для обеспечения доступа пользователей к системе и взаимодействия с внешними LLM-провайдерами необходимо открыть следующие сетевые порты:

Порт	Назначение	Обязательность
3000	Основное веб-приложение (Next.js)	Обязательно
80	HTTP (через Nginx/IIIS)	Рекомендуется
443	HTTPS (через Nginx/IIIS)	Рекомендуется
22	SSH (для удалённого администрирования)	Рекомендуется для Linux

2.5. Внешние зависимости

Для полноценного функционирования системы ЗНАЙ требуется доступ к следующим внешним сервисам:

• LLM API: доступ к API провайдеров искусственного интеллекта (z.ai, OpenAI, Anthropic или совместимые) для оценки открытых ответов и генерации контента
• SMTP-сервер: для отправки уведомлений пользователям (опционально)
• Файловое хранилище: для размещения резервных копий базы данных (опционально)

3. Установка и развёртывание системы

В данном разделе описан процесс установки и развёртывания системы ЗНАЙ на серверах под управлением операционных систем Linux и Windows. Рекомендуется выполнять установку последовательно, не пропуская этапы.

3.1. Подготовка окружения

Перед началом установки убедитесь, что на сервере установлены все необходимые компоненты. Для проверки наличия Node.js выполните команду:

node --version

Ожидаемый результат: версия 20.x или выше. Если Node.js не установлен, загрузите его с официального сайта https://nodejs.org или установите через пакетный менеджер операционной системы.

Для установки пакетного менеджера Bun выполните:

curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

Далее необходимо получить исходный код системы. Если используется репозиторий Git:

git clone <URL_репозитория> /opt/znaiik

Если установка производится из архивного дистрибутива, распакуйте архив в целевую директорию:

unpack znaik-distrib.zip -d /opt/znaiik

3.2. Установка на Linux

Установка на Linux-сервер является рекомендуемым вариантом для промышленной эксплуатации. Процедура установки состоит из следующих шагов:

Шаг 1. Установка зависимостей проекта

Перейдите в директорию проекта и установите зависимости:

cd /opt/znaiik
bun install

Шаг 2. Генерация Prisma-клиента

Система использует ORM Prisma для работы с базой данных. Необходимо сгенерировать клиентский код:

bun run db:generate

Шаг 3. Инициализация базы данных

При первом запуске необходимо создать структуру базы данных:

bun run db:setup

Эта команда создаст файл базы данных SQLite и применит все необходимые миграции.

Шаг 4. Сборка приложения

Для промышленной эксплуатации необходимо собрать оптимизированную версию приложения:

bun run build

Сборка создаёт standalone-версию приложения в директории .next/standalone, которая содержит только необходимые для работы файлы и не включает исходный код.

Шаг 5. Копирование статических файлов

После сборки необходимо скопировать статические файлы и публичные ресурсы в standalone-директорию:

cp -r .next/static .next/standalone/.next/
cp -r public .next/standalone/

Внимание: Без копирования директории .next/static приложение будет возвращать ошибку 404 на все статические файлы (CSS, JavaScript, изображения).

Шаг 6. Настройка переменных окружения

Создайте файл .env.production в корневой директории проекта со следующими параметрами:

Переменная	Описание	Пример значения
DATABASE_URL	Путь к файлу базы данных SQLite	file:/var/lib/znaik/production.db
NODE_ENV	Режим работы приложения	production
NEXT_PUBLIC_APP_URL	URL приложения для пользователей	https://znaik.company.com
PORT	Порт веб-сервера	3000
HOSTNAME	Адрес привязки сервера	0.0.0.0
SESSION_SECRET	Секретный ключ для сессий (минимум 32 символа)	super-secure-secret-key...
COOKIE_MAX_AGE	Время жизни cookie в секундах	28800

Шаг 7. Настройка службы systemd

Для автоматического запуска и управления приложением создайте службу systemd. Создайте файл /etc/systemd/system/znaik.service:

Укажите в файле службы путь к директории приложения, путь к Node.js и файл переменных окружения. Установите параметры автоматического перезапуска (Restart=always, RestartSec=10) и лимиты ресурсов (LimitNOFILE=65536).

После создания файла службы выполните команды:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable znaik
sudo systemctl start znaik

Проверьте статус службы:

3.3. Установка на Windows

Установка на Windows-сервер возможна в двух вариантах: через службу Windows Service или через планировщик задач. Рекомендуемый вариант — использование службы Windows Service.

Шаг 1. Установка зависимостей

Установите Node.js и npm, затем выполните установку зависимостей проекта:

cd C:\znai k npm install

Шаг 2. Генерация Prisma-клиента и инициализация БД

npm run db:generate npm run db:setup

Шаг 3. Сборка приложения

npm run build

Скопируйте статические файлы аналогично инструкции для Linux:

xcopy .next\static .next\standalone\.next\static\ /E /I xcopy public .next\standalone\public\ /E /I

Шаг 4. Создание службы Windows

Для работы приложения в качестве службы Windows используется пакет node-windows. Создайте файл service.js в корневой директории проекта, в котором укажите параметры службы: имя, описание, путь к исполняемому файлу server.js из директории .next/standalone и переменные окружения.

Установите службу командой:

node service.js

После установки служба будет доступна через стандартные средства управления службами Windows (services.msc или команды sc).

Шаг 5. Настройка переменных окружения

Создайте файл .env.production в корневой директории проекта. Параметры аналогичны Linux-версии, за исключением пути к базе данных, который должен использовать Windows-путь:

DATABASE_URL="file:C:\znai k\db\production.db"

3.4. Конфигурация обратного прокси

Для обеспечения безопасного доступа пользователей к системе рекомендуется настроить обратный прокси-сервер, который будет обрабатывать HTTPS-соединения и перенаправлять запросы к приложению.

Nginx (Linux)

Настройте виртуальный хост Nginx, который слушает порты 80 и 443, перенаправляет HTTP-запросы на HTTPS и проксирует запросы к приложению на порту 3000. В конфигурации укажите SSL-сертификаты, заголовки безопасности (X-Frame-Options, X-Content-Type-Options, Strict-Transport-Security) и параметры проксирования (включая поддержку WebSocket).

После настройки проверьте конфигурацию и перезагрузите Nginx:

sudo nginx -t sudo systemctl reload nginx

IIS (Windows)

На сервере Windows для организации обратного прокси используется IIS с модулями URL Rewrite и Application Request Routing (ARR). Создайте сайт в IIS, укажите физический путь к директории приложения и настройте правило обратного прокси для перенаправления запросов на localhost:3000. В файле web.config укажите правила перезаписи URL и заголовки безопасности.

4. Первоначальная настройка

После успешной установки и запуска системы необходимо выполнить первоначальную настройку, которая включает первый вход, смену пароля администратора, настройку LLM-провайдеров и создание пользователей.

4.1. Первый вход в систему

Для доступа к административной панели откройте веб-браузер и перейдите по адресу:

http://<IP_сервера>:3000/admin

Для первого входа используются учётные данные суперапдминистратора, заданные по умолчанию. После ввода логина и пароля вы попадёте на главный дашборд административной панели.

Внимание: Обязательно смените пароль суперапдминистратора перед предоставлением доступа к системе другим пользователям!

4.2. Смена пароля администратора

Смена пароля суперапдминистратора является обязательным шагом для обеспечения безопасности системы. Для смены пароля выполните следующие действия:

1. Перейдите в раздел «Администраторы» в левом навигационном меню
2. Найдите учётную запись суперапдминистратора в списке
3. Нажмите кнопку «Сменить пароль»
4. Введите новый надёжный пароль (рекомендуется не менее 12 символов, включая цифры, строчные и прописные буквы, специальные символы)
5. Сохраните новый пароль в безопасном месте

4.3. Настройка LLM-провайдеров

Система ЗНАЙ использует внешние LLM-провайдеры для оценки открытых ответов, генерации карт компетенций и вопросов, а также для работы AI Coach. Без настроенного LLM-провайдера система будет функционировать в ограниченном режиме с использованием fallback-оценки.

Для настройки LLM-провайдера выполните следующие действия:

1. Перейдите в раздел «Провайдеры ИИ» (/admin/providers)
2. Нажмите кнопку «Добавить провайдера»
3. Выберите тип провайдера из списка поддерживаемых:

Провайдер	Код	Модели	Авторизация
z.ai Subscription	zai_subscription	glm-4.7, glm-4.6, glm-4.5, glm-5	Bearer token
z.ai Pay-as-you-go	zai_payg	Те же модели	API key

4. Заполните параметры подключения: API URL, токен авторизации, модель
5. Укажите параметры генерации: температура (рекомендуется 0.3) и максимальное количество токенов
6. Нажмите кнопку «Тест» для проверки подключения. При успешном подключении отобразится зелёный индикатор и время ответа
7. Сохраните настройки провайдера

4.4. Настройка промптов ИИ

Система ЗНАЙ использует настраиваемые промпты (инструкции) для взаимодействия с LLM. Каждый тип операции имеет свой промпт, который можно отредактировать под специфические потребности организации.

Промпты разделены на 4 категории:

Категория	Промпты	Назначение
evaluation	answer_evaluation, training_analysis	Оценка ответов пользователей
generation	competency_generation, question_generation	Генерация контента (карты, вопросы)
reports	report_generation, resume_generation	Генерация отчётов и резюме
coaching	coach_system, coach_checklist	AI-коучинг и чек-листы

Для редактирования промпта перейдите в раздел «Инструкции ИИ» (/admin/prompts), выберите нужный промпт из списка и отредактируйте его шаблон. Промпты поддерживают переменные в формате {variableName}, которые автоматически заменяются при обработке запроса.

Внимание: Некорректные изменения промптов могут нарушить работу системы. Рекомендуется сохранять резервные копии перед внесением изменений. Для восстановления стандартных промптов выполните команду: bun run seed:prompts

4.5. Создание пользователей

Для предоставления доступа сотрудникам к системе оценки необходимо создать учётные записи пользователей. Для этого выполните следующие действия:

1. Перейдите в раздел «Пользователи» (/admin/users)
2. Нажмите кнопку «Добавить пользователя»
3. Заполните обязательные поля: логин (уникальный идентификатор), полное имя (ФИО сотрудника), пароль
4. Назначьте тарифный план: Стандарт, ПРО, Корпоративный или Аудит
5. Установите лимиты сессий по типам: обычные, обучение, аудит

6. Выберите доступные карты компетенций, к которым сотрудник будет иметь доступ
7. Сохраните учётную запись пользователя

5. Создание установочного архива

Для тиражирования системы на другие серверы или передачи заказчику необходимо создать установочный архив (дистрибутив), содержащий все файлы, необходимые для работы приложения, за исключением исходного кода.

5.1. Подготовка дистрибутива для Linux

Процедура создания дистрибутива для Linux-серверов включает следующие шаги:

1. Выполните сборку приложения: bun run build
2. Скопируйте статические файлы в standalone-директорию: cp -r .next/static .next/standalone/.next/ && cp -r public .next/standalone/
3. Создайте директорию дистрибутива: mkdir -p /tmp/znaik-dist
4. Скопируйте в директорию дистрибутива:
   • Директорию .next/standalone/ — исполняемые файлы приложения
   • Директорию public/ — публичные ресурсы
   • Файл package.json — метаданные проекта
   • Директорию prisma/ — схема базы данных и миграции
   • Файл .env.example — шаблон конфигурации
5. Создайте файл install.sh — скрипт автоматической установки
6. Упакуйте дистрибутив: tar -czf znaik-1.8.2-linux.tar.gz -C /tmp znaik-dist/

Структура дистрибутива должна выглядеть следующим образом:

znaik-dist/
  .next/standalone/   # Исполняемые файлы приложения
  .next/static/       # Статические файлы (CSS, JS, изображения)
  public/             # Публичные ресурсы
  prisma/             # Схема БД и миграции
  package.json        # Метаданные проекта
  .env.example        # Шаблон конфигурации
  install.sh          # Скрипт установки
  README.txt          # Краткая инструкция

5.2. Подготовка дистрибутива для Windows

Для Windows-серверов процедура аналогична, но вместо tar.gz создаётся ZIP-архив. Шаги по подготовке:

1. Выполните сборку: npm run build
2. Скопируйте .next\static и public в .next\standalone
3. Создайте директорию дистрибутива znaik-dist
4. Скопируйте те же файлы, что и для Linux (кроме install.sh)
5. Создайте install.ps1 — PowerShell-скрипт установки
6. Создайте service.js — файл регистрации службы Windows

7. Упакуйте в ZIP-архив: Compress-Archive -Path znaik-dist -DestinationPath znaik-1.8.2-windows.zip

5.3. Инструкция по установке из архива

Получатель дистрибутива должен выполнить следующие действия для развёртывания системы из архива:

Для Linux:

1. Распакуйте архив: tar -xzf znaik-1.8.2-linux.tar.gz -C /opt/
2. Скопируйте шаблон конфигурации: cp .env.example .env.production
3. Отредактируйте .env.production, указав реальные значения параметров (URL приложения, секретный ключ, путь к БД)
4. Установите зависимости Prisma: bunx prisma generate
5. Примените миграции базы данных: bunx prisma migrate deploy
6. Запустите скрипт установки: chmod +x install.sh && ./install.sh
7. Проверьте работоспособность: curl -f http://localhost:3000/api/health

Для Windows:

1. Распакуйте ZIP-архив в целевую директорию (например, C:\znaik)
2. Скопируйте .env.example в .env.production и заполните параметры
3. Установите зависимости: npm install
4. Сгенерируйте Prisma-клиент: npx prisma generate
5. Примените миграции: npx prisma migrate deploy
6. Зарегистрируйте службу: node service.js
7. Проверьте работоспособность: Invoke-WebRequest http://localhost:3000/api/health

6. Управление системой

В данном разделе описаны основные функции администратора по управлению системой ЗНАЙ через административную панель. Все действия выполняются через веб-интерфейс.

6.1. Управление пользователями и тарифами

Административная панель предоставляет полный контроль над учётными записями пользователей. Для каждого пользователя настраиваются:

• Учётные данные: логин, полное имя, пароль
• Тарифный план: определяет доступный функционал системы
• Лимиты сессий: количество доступных оценок по каждому типу
• Доступные карты компетенций: ограничение видимости для конкретных должностей

Система поддерживает 4 тарифных плана с различным набором возможностей:

Тариф	Код	Типы сессий	AI Coach
Стандарт	standard	Обычное прохождение	Недоступен
ПРО	pro	Обычное + Обучение	Доступен
Корпоративный	corporate	Все типы	Доступен
Аудит	audit	Аудит	Недоступен

При необходимости администратор может сбросить пароль пользователя, заблокировать учётную запись или скорректировать лимиты сессий.

6.2. Управление картами компетенций

Карты компетенций являются основой системы оценки. Каждая карта определяет набор компетенций, релевантных для определённой должности, и содержит пороговые значения для определения грейда сотрудника.

Карты компетенций создаются двумя способами:

• Генерация через ИИ: автоматическое создание структуры компетенций на основе названия должности и описания. Система генерирует категории компетенций, вопросы для оценки и пороги грейдов
• Ручное создание: полный контроль над содержимым карты. Администратор самостоятельно определяет структуру компетенций, весовые коэффициенты и пороговые значения

Для каждой компетенции в карте настраиваются: название, код (уникальный идентификатор), описание, максимальный балл (от 1 до 5, по умолчанию 3) и дескрипторы уровней (описание ожидаемого поведения для каждого уровня от 0 до 3).

Карты компетенций поддерживают экспорт и импорт в форматах JSON (полная структура для обмена между экземплярами системы) и Markdown (для документирования).

6.3. Управление вопросами

Система поддерживает 5 типов вопросов для оценки компетенций:

Тип	Код	Описание	Способ проверки
Выбор ответа	single_choice	Выбор одного правильного варианта	Автоматическая
Множественный выбор	multiple_choice	Выбор нескольких правильных вариантов	Автоматическая
Кейс	case_study	Решение профессиональной ситуации	LLM-оценка
Открытый вопрос	open	Развёрнутый ответ	LLM-оценка
Интерактивное задание	interactive	Drag-and-drop задания	Автоматическая + LLM

Каждый вопрос привязывается к одной или нескольким компетенциям из карты. Для вопросов настраивается максимальный балл (maxPoints) в диапазоне от 0.5 до 10. Интерактивные задания включают три типа: конструктор User Story, сортировка приоритетов и игра на соответствие.

6.4. Мониторинг и просмотр результатов

Раздел «Сессии» (/admin/sessions) предоставляет полную информацию о результатах оценок, проведённых в системе. Администратор может:

• Просматривать список всех сессий с фильтрацией по статусу (в процессе / завершена) и поиском по имени пользователя
• Открывать детальный просмотр сессии с 4 вкладками: ответы на вопросы, компетенции (с radar-диаграммой), динамика (график прогресса) и отчёт ИИ
• Экспортировать результаты в форматах PDF и JSON
• Осуществлять массовый экспорт нескольких сессий

Все операции с ИИ логируются и доступны для анализа. Для каждого запроса к LLM сохраняется промпт, модель, провайдер, время ответа, количество использованных токенов и результат (успех/ошибка).

7. Резервное копирование и восстановление

Регулярное резервное копирование базы данных является обязательным условием безопасной эксплуатации системы. Система ЗНАЙ использует базу данных SQLite, что значительно упрощает процедуру резервного копирования.

7.1. Резервное копирование на Linux

Для автоматизации резервного копирования на Linux рекомендуется использовать следующий скрипт, который выполняет проверку целостности базы данных перед созданием копии:

Скрипт выполняет следующие действия:

1. Проверяет целостность базы данных командой PRAGMA integrity_check
2. При успешной проверке — создаёт копию файла базы данных
3. Сжимает копию с помощью gzip для экономии дискового пространства
4. Удаляет архивы старше заданного количества дней (по умолчанию 30)

Для автоматического выполнения бэкапа ежедневно в 2:00 добавьте задачу в cron:

Ø 2 * * * /opt/znaik/backup-db.sh >> /var/log/znaik/backup.log 2>&1

7.2. Резервное копирование на Windows

На Windows-сервере используется PowerShell-скрипт, который аналогичным образом проверяет целостность базы данных, создаёт копию и упаковывает её в ZIP-архив. Для автоматического выполнения можно создать задачу в планировщике задач Windows (Task Scheduler), настроенную на ежедневный запуск.

7.3. Восстановление из резервной копии

Для восстановления базы данных из резервной копии выполните следующие действия:

1. Остановите службу приложения (systemctl stop znaik на Linux или Stop-Service на Windows)
2. Восстановите файл базы данных из последней резервной копии
3. Запустите службу приложения (systemctl start znaik или Start-Service)
4. Проверьте работоспособность: curl -f http://localhost:3000/api/health

8. Обновление системы

Процедура обновления системы ЗНАЙ до новой версии должна выполняться в следующем порядке:

1. Создайте резервную копию базы данных (обязательно!)
2. Остановите службу приложения
3. Получите обновлённый код (git pull origin master или распаковка нового дистрибутива)
4. Установите зависимости: bun install --frozen-lockfile --production
5. Сгенерируйте Prisma-клиент: bunx prisma generate
6. Примените миграции базы данных: bunx prisma migrate deploy
7. Соберите приложение: bun run build
8. Скопируйте статические файлы: cp -r .next/static .next/standalone/.next/ && cp -r public .next/standalone/
9. Запустите службу приложения
10. Проверьте работоспособность через health check endpoint

Внимание: Миграция bunx prisma migrate deploy является безопасной — она только добавляет новые поля и таблицы, не затрагивая существующие данные. Тем не менее, резервная копия обязательна.

В случае неудачного обновления выполните откат:

1. Остановите службу приложения
2. Восстановите базу данных из резервной копии
3. Откатите код на предыдущую версию: git checkout v<предыдущая_версия>
4. Выполните bun install && bunx prisma generate && bun run build
5. Скопируйте статические файлы и запустите службу

9. Устранение неполадок

В данном разделе описаны наиболее распространённые проблемы и способы их решения.

9.1. Ошибка: LLM недоступен

Если при оценке ответов появляется сообщение «Автоматическая оценка (LLM недоступен)», выполните следующие проверки:

• Проверьте настройки провайдера ИИ в административной панели
• Нажмите кнопку «Тест» для проверки подключения к API
• Убедитесь, что токен авторизации указан корректно
• Проверьте, что выбрана корректная модель
• Убедитесь в наличии средств на балансе API-провайдера

При недоступности LLM система автоматически переключается на fallback-оценку, которая анализирует длину, структуру и ключевые слова ответа. Данная оценка является приблизительной, и рекомендуется провести повторную оценку после восстановления доступа к LLM.

9.2. Ошибка: write a readonly database

Ошибка доступа к базе данных. Решение:

Linux: chmod 777 db/ && chmod 666 db/production.db

Windows: icacls db /grant Everyone:F && icacls db\production.db /grant Everyone:F

9.3. Ошибка: Port 3000 already in use

Порт 3000 занят другим процессом. Для решения проблемы:

• Определите процесс, использующий порт: netstat -ano | findstr :3000 (Windows) или lsof -i :3000 (Linux)
• Завершите процесс или настройте приложение на другой порт через переменную окружения PORT

9.4. Ошибка: Cannot find module '@prisma/client'

Не сгенерирован Prisma-клиент. Выполните команду:

bun run db:generate

9.5. Проверка здоровья системы

Система имеет встроенный endpoint для проверки состояния:

GET /api/health

Ответ содержит информацию о статусе приложения, версии, состоянии подключения к базе данных и времени непрерывной работы. Рекомендуется регулярно проверять данный endpoint для мониторинга доступности системы.

— Конец документа —